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'AI 인프라'통합검색 결과 입니다. (797건)

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[유미's 픽] '원 LG' 견제 들어가나…팀 삼성, 美 헬릭스 1.4조 투자로 AI 인프라 본격 공략

삼성SDS가 삼성전자·삼성물산·삼성SDI 등 관계사들과 힘을 합쳐 글로벌 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. LG가 LG CNS·LG전자·LG에너지솔루션의 역량을 묶은 '원LG'를 앞세워 데이터센터 시장 확대에 나선 가운데 삼성도 미국 AI 인프라 기업 헬릭스 공동 투자를 계기로 '팀 삼성' 형태로 계열사 간 협업을 본격화한 모습이다. 삼성SDS는 삼성전자·삼성물산·삼성SDI·삼성생명·삼성화재와 함께 미국 AI 인프라 기업 '헬릭스 디지털 인프라스트럭처'에 총 10억 달러(약 1조4000억원)를 투자한다고 29일 밝혔다. 삼성전자가 5억 달러를 투자하고, 삼성SDS를 포함한 나머지 5개 관계사가 총 5억 달러를 투입한다. 헬릭스는 글로벌 투자사 KKR이 지난 6월 출범을 발표한 AI 인프라 기업으로, 아마존웹서비스(AWS) 최고경영자(CEO)를 지낸 아담 셀립스키가 회사를 이끌고 있다. 하이퍼스케일 데이터센터 개발·운영부터 발전, 송배전 인프라, 광통신망과 네트워크까지 AI 서비스 운영에 필요한 인프라를 통합 제공한다. 삼성전자는 "KKR의 인프라 전문 인력 약 170명이 헬릭스의 사업을 지원하고 있다"며 "헬릭스를 통해 하이퍼스케일러들은 급증하는 AI 수요에 맞춰 필요한 인프라를 신속하고 대규모로 확보할 수 있을 것"이라고 말했다. AI 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU) 확보만으로는 구축이 어려워 최근 전력과 냉각, 네트워크, 건설 역량까지 함께 요구되고 있다. 이에 삼성 관계사들은 KKR과 엔비디아, 미국 전력회사 비스트라, 쿠웨이트투자청(KIA) 등과 함께 헬릭스의 창립 투자자로 참여키로 했다. 헬릭스가 데이터센터 개발·운영뿐 아니라 전력과 네트워크 인프라까지 함께 제공하는 만큼 각 투자사가 보유한 기술과 사업 역량을 결합하기에 유리한 구조라고 판단해서다. 특히 삼성은 이미 AI 데이터센터 전반에 필요한 역량을 관계사별로 갖추고 있다는 점에서 유리한 고지에 있다. ▲삼성전자는 반도체와 데이터센터 냉각 솔루션 ▲삼성물산은 데이터센터·발전 인프라 설계·조달·시공(EPC) ▲삼성SDS는 데이터센터 설계·구축·운영과 서비스형 GPU(GPUaaS)를 담당하고 있다. ▲삼성SDI도 무정전전원장치(UPS)와 배터리 백업 유닛(BBU) 사업을 하고 있어 향후 헬릭스 사업이 구체화되면 관계사 간 협업 범위도 넓어질 수 있다. 업계에선 그간 삼성이 계열사 역량을 묶어 AI 데이터센터 시장을 공략할 것으로 예상해왔다. 삼성전자가 지난해 데이터센터 공조 전문기업 플랙트를 인수하면서 삼성SDS의 데이터센터 구축·운영, 삼성물산의 건설, 삼성SDI의 배터리 역량까지 결합할 수 있는 기반을 이미 갖춰놨던 탓이다. 특히 경쟁사인 LG가 이미 비슷한 방식으로 해외 AI 데이터센터 시장을 공략하고 있다는 점은 삼성에 자극제가 됐다. LG는 ▲LG CNS의 데이터센터 설계·구축·운영 ▲LG전자의 냉각 ▲LG에너지솔루션의 배터리 역량을 묶은 '원LG'를 앞세워 동남아를 비롯한 글로벌 시장에서 수주 기회를 넓히고 있다. 삼성SDS 관계자는 "관계사들이 보유한 경쟁력을 단순히 공급하는 데 그치지 않고 AI 인프라 사업을 직접 하는 주체로 참여하겠다는 방향은 맞다"며 "다만 현재는 헬릭스에 투자만 하는 단계로, 이후 어떤 방식으로 협력할지는 추후 구체화될 것"이라고 말했다.삼성전자 관계자는 "헬릭스가 실제 AI 데이터센터를 구축하고 운영하게 되면 삼성전자는 반도체와 플랙트의 공조 솔루션을 공급할 수 있고 삼성SDS는 데이터센터 운영이나 SI 영역에서 역할을 할 수 있을 것"이라며 "특히 헬릭스가 국내 기업들과 사업을 할 경우 삼성SDS와 협력할 수 있는 기회가 생길 수 있다고 본다"고 전망했다. 삼성SDS의 참여는 KKR과 이미 전략적 협력 관계를 맺고 있다는 점에서도 눈길을 끈다. 앞서 KKR은 지난 4월 삼성SDS가 발행한 전환사채(CB)를 인수한 뒤 6년간 인수합병(M&A), 자본 운용, 글로벌 성장 기회 발굴 등에 협력하기로 한 바 있다. 이후 삼성SDS는 확보한 자금과 기존 현금성 자산을 바탕으로 AI 인프라와 기업 AI 전환(AX), 신사업 투자를 확대하겠다는 계획을 밝혔다. 또 글로벌 사업 거점 확보와 피지컬 AI, M&A도 주요 투자 대상으로 제시했다. 삼성SDS가 데이터센터 설계·구축·운영에서 GPUaaS까지 사업 영역을 넓혀왔다는 점도 향후 헬릭스와의 협력 가능성을 높이는 요소다. 전남 해남에서 추진되는 국가AI컴퓨팅센터 구축에도 참여하고 있어 국내에서 쌓은 AI 컴퓨팅 인프라 경험을 해외 사업으로 확장할지도 주목된다. 업계 관계자는 "헬릭스가 향후 데이터센터와 전력 인프라 관련 투자를 본격화하면 삼성SDS가 보유한 DBO와 GPU 서비스 역량을 활용할 사업 기회도 생길 수 있다"며 "삼성전자와 삼성물산, 삼성SDI까지 함께 참여하는 만큼 개별 계열사가 단독으로 움직이기보다 각 사의 강점을 묶는 방식으로 협력할 가능성이 크다"고 밝혔다.삼성전자 관계자는 "헬릭스가 글로벌 데이터센터 시장에서 영향력을 키우면 투자 지분 가치뿐 아니라 헬릭스가 구축하는 데이터센터에 삼성의 제품과 서비스가 들어갈 수 있다는 점에서도 의미가 있다"며 "아직 시작 단계인 만큼 향후 사업이 얼마나 커질지는 지켜봐야 할 것"이라고 말했다.

2026.09.29 17:06장유미 기자

[AI 고속도로] 엔비디아 베라 루빈 서버 경쟁 막 올랐다…韓도 도입 채비

엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 베라 루빈이 본격적인 공급 단계에 들어서면서 글로벌 서버 시장의 주도권 경쟁도 달아오르고 있다. 델 테크놀로지스와 HPE, 슈퍼마이크로 등 주요 서버 업체들이 베라 루빈 기반 랙스케일 시스템과 고밀도 서버를 잇달아 내놓으면서, 경쟁 무대도 서버 단위를 넘어 전력·냉각·네트워크까지 통합한 AI 데이터센터 전체로 확대되는 모습이다. 29일 업계에 따르면 글로벌 서버 기업들은 엔비디아 베라 루빈 기반 차세대 AI 서버와 랙스케일 시스템 공급을 본격화하고 있다. 엔비디아는 지난 5월 베라 루빈 플랫폼이 본격적인 양산 단계에 들어갔다고 발표했다. 이후 주요 시스템 제조사들이 관련 제품 생산에 참여 중이다. 베라 루빈은 엔비디아가 블랙웰 뒤를 이어 내놓은 차세대 AI 플랫폼이다. 베라 중앙처리장치(CPU)와 루빈 그래픽처리장치(GPU), 6세대 NV링크 스위치, 차세대 네트워크 장비 등을 하나의 시스템으로 연결해 대규모 AI 모델 학습과 추론, 에이전틱 AI에 필요한 연산을 처리하도록 설계됐다. 베라 루빈 출하 시작…델·HPE·슈퍼마이크로 격돌 슈퍼마이크로는 이날 직접수랭 기술 DLC-2와 데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)을 결합한 베라 루빈 NVL72 랙 출하를 시작했다고 밝혔다. 단순히 서버와 랙만 공급하는 데 그치지 않고 냉각과 전력, 스토리지, 네트워크까지 묶어 AI 데이터센터 구축 전체를 지원하는 전략을 내세웠다. 16개 컴퓨팅 랙으로 구성된 확장형 유닛에는 루빈 GPU 1152개를 탑재할 수 있으며 5메가와트(MW)급부터 기가와트(GW)급 데이터센터까지 같은 구조를 기반으로 확장할 수 있도록 지원한다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 최고경영자(CEO)는 "수년간 수냉식 냉각 기술 스택과 제조 역량, 구축 전문팀을 구축해왔다"며 "고객이 엔드투엔드 통합이 완료된 상용 환경에 바로 적용할 수 있는 시스템을 공급받을 수 있도록 할 것"이라고 밝혔다. 델 역시 베라 루빈 시장 선점에 속도를 내고 있다. 델은 지난 6월 AI 특화 클라우드 기업 코어위브에 베라 루빈 기반 랙 시스템 출하를 시작했으며 대규모 AI 학습·추론용 NVL72부터 고성능컴퓨팅(HPC)에 초점을 맞춘 제품까지 포트폴리오를 넓히고 있다. 대표 제품 가운데 하나가 베라 루빈 NVL4 아키텍처를 적용한 파워엣지 XE8812다. 이 제품은 오픈컴퓨트프로젝트(OCP) 표준 기반 파워랙 9100에서 랙당 최대 144개 GPU를 탑재할 수 있으며 300킬로와트(kW) 이상의 전력을 지원한다. CPU와 GPU를 모두 직접수랭 방식으로 냉각하도록 설계했다. HPE도 오는 12월부터 NVL72 기반 랙스케일 시스템을 공급하며 연내 베라 루빈 시장에 본격 합류할 예정이다. 이와 함께 엔비디아 HGX 루빈 NVL8 기반 HPE 컴퓨트 XD700도 내년 초 출시해 단일 랙에서 최대 128개의 루빈 GPU를 지원한다는 계획이다. GPU 서버 넘어 랙 전체로…전력·냉각이 승부처 기업들은 서버를 넘어 네트워크와 AI 소프트웨어를 함께 제공하는 'AI 팩토리' 전략을 앞세우고 있다. 직접수랭 기술과 데이터센터 설계 컨설팅·서비스를 결합하고 엔비디아 인피니밴드 등 네트워크 제품군까지 연계해 대규모 AI 인프라 수요를 공략한다는 목표다. 서버 업체들이 베라 루빈을 계기로 랙스케일 경쟁에 집중하는 것은 AI 연산 성능이 높아지면서 GPU만으로는 시스템 경쟁력을 확보하기 어려워지고 있기 때문이다. 수십개의 GPU와 CPU를 초고속 네트워크로 연결하는 동시에 이 과정에서 발생하는 막대한 열과 전력 소비까지 처리해야 해 서버·네트워크·전력·냉각을 하나의 시스템으로 설계하는 능력이 중요해지고 있는 상황이다. 특히 액체냉각은 차세대 AI 서버의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 베라 루빈 NVL72 자체가 직접수랭 환경을 고려해 설계된 데다 서버 업체들도 콜드플레이트와 냉각분배장치(CDU), 냉각탑까지 아우르는 기술 확보에 나서고 있다. 개별 서버 성능뿐 아니라 얼마나 빠르게 고밀도 GPU 랙을 설치하고 안정적으로 운영할 수 있는지가 경쟁력을 좌우하는 양상이다. AI 서버 시장이 빠르게 성장하고 있다는 점도 경쟁을 부추기고 있다. 델은 최근 2027 회계연도 2분기 AI 서버 신규 주문이 609억 달러를 기록했으며 7월 말 기준 수주잔고는 950억 달러까지 늘었다. AI 특화 서버 매출도 164억 달러를 넘어섰다. 슈퍼마이크로 역시 2026 회계연도 4분기 매출이 전년 동기 대비 92% 증가한 111억 달러를 기록했다. 회사는 AI 서버와 액체냉각 기반 랙스케일 시스템 수요를 바탕으로 2027 회계연도 연간 매출이 최대 720억 달러에 이를 것으로 전망하고 있다. HPE도 AI 서버와 데이터센터 네트워킹 수요를 바탕으로 최근 분기 사상 최대 매출을 기록했다. 특히 데이터센터 네트워킹 매출은 전년 동기 대비 112.2% 증가했다. GPU를 중심으로 시작된 AI 인프라 투자가 서버와 네트워크 등 데이터센터 전체로 확산되고 있는 모습이다. 韓도 베라 루빈 2000장 넘게 확보…내년 GPU 1만장 추가 국내에서도 베라 루빈 수요는 빠르게 확대될 전망이다. 정부는 올해 2조 805억원 규모 GPU 확충 사업을 통해 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹을 수행기관으로 선정하고 베라 루빈 2016장과 B300 7688장 등 총 9704장의 최신 GPU를 구축하기로 했다. 이 가운데 네이버클라우드와 삼성SDS가 각각 베라 루빈 1008장을 확보하며 내년 상반기부터 관련 서비스를 순차적으로 시작할 예정이다. 투자 규모는 더 커진다. 과학기술정보통신부는 내년도 예산안 중 AI 컴퓨팅 자원 확충에 3조 8500억원을 편성해 첨단 GPU 약 1만장을 추가 확보할 계획을 발표했다. GPU뿐 아니라 AI 데이터센터 클러스터와 관련 장비·클라우드 기술 개발에도 투자를 확대하면서 국내에서도 고밀도 서버와 액체냉각, 네트워크를 결합한 차세대 AI 인프라 수요가 늘어날 전망이다. 민간 투자도 이어지고 있다. LG CNS는 최근 공시를 통해 베라 루빈을 포함한 GPU와 인프라 설비 확보에 3814억원을 투자한다고 밝혔다. 내년 상반기 베라 루빈 기반 레퍼런스 사이트에서 냉각·전력·IT 통합 기술을 검증한 뒤 2028년 상반기 천안에 80MW 규모 AI 팩토리를 구축할 계획이다. 국내 시장에서도 GPU 자체를 누가 확보하느냐를 넘어 이를 어떤 서버와 랙에 탑재하고 전력·냉각·네트워크를 어떻게 구성할지가 새로운 경쟁 요소로 떠오를 전망이다. 정부와 클라우드서비스제공사(CSP), 대기업의 베라 루빈 투자가 본격화될수록 글로벌 서버 업체 간 공급 경쟁도 치열해질 것으로 보인다. 양원석 한국 델 테크놀로지스 전무는 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "호퍼 세대에서 블랙웰로 넘어갈 때보다 훨씬 빠른 속도로 다음 아키텍처로 전환되고 있다"며 "베라 루빈 기반 제품이 아직 정식 출시되기 전부터 글로벌뿐 아니라 한국에서도 주요 고객들과 이미 상담하고 발주를 준비해왔다"고 말했다. 이어 "한국에서도 앞으로 2~3년 동안 AI 데이터센터 투자가 크게 확대되면서 시장 기회가 계속 커질 것으로 보고 있다"고 덧붙였다.

2026.09.29 17:03한정호 기자

레노버, 가상화 인프라 현대화 승부수…'씽크애자일 VX850 V4' 공개

레노버가 기업의 기존 가상화 인프라를 단계적으로 현대화하면서 인공지능(AI) 워크로드까지 수용할 수 있는 인프라 포트폴리오를 확대한다. 대규모 가상화 환경을 위한 신제품부터 구축·운영 전환 서비스, 주요 가상화·하이브리드 클라우드 플랫폼을 위한 사전 검증 솔루션까지 제공해 기업의 AI 도입 기반을 지원한다는 목표다. 레노버는 기업의 가상화 인프라 현대화와 AI 도입을 지원하기 위해 '씽크애자일 VX850 V4'를 비롯한 새로운 인프라 솔루션과 서비스를 공개했다고 29일 밝혔다. 씽크애자일 VX850 V4는 대규모 가상화 환경과 고부하 인메모리 워크로드에 맞춰 설계됐다. 정형·비정형 데이터를 모두 지원하며 기업의 핵심 워크로드를 통합하고 현대화할 수 있는 기반을 제공한다. 회사 측에 따르면 기업에서 AI 활용이 확대되면서 기존 핵심 시스템과 새로운 AI 워크로드를 하나의 인프라에서 안정적으로 운영해야 할 필요성도 커지고 있다. 레노버는 VX850 V4를 통해 현재 사용 중인 핵심 애플리케이션을 운영하면서 향후 AI 등 새로운 워크로드 확대에도 대응할 수 있도록 지원한다. 인프라 구축부터 실제 운영 환경으로 전환하는 과정도 지원한다. 레노버 인프라 구축 서비스는 표준 구축 서비스와 프리미어 구축 서비스, 프리미어 구축 플러스 서비스 등 세 가지 옵션으로 구성된다. 기업은 프로젝트 규모와 복잡성, 업무 중요도, 내부 IT 역량 등에 따라 필요한 서비스를 선택할 수 있다. 프리미어 구축 서비스와 프리미어 구축 플러스 서비스는 인프라 구축부터 운영 이관까지 지원하며 프리미어 구축 플러스에는 구축 이후 연장 지원과 1년간의 인프라 상태 진단도 포함된다. 가상화와 하이브리드 클라우드 환경을 위한 사전 검증 솔루션도 확대한다. 레노버는 인프라와 주요 소프트웨어 플랫폼을 미리 검증한 구성으로 제공해 기업의 시스템 통합 부담을 줄이고 평가부터 실제 구축까지 걸리는 시간을 단축한다는 계획이다. 지원하는 플랫폼도 다양화했다. 마이크로소프트 하이퍼-V와 윈도우 서버를 비롯해 레드햇 오픈시프트 가상화, 마이크로소프트 애저 로컬, 뉴타닉스 클라우드 플랫폼, 수세 가상화 등을 레노버 인프라와 결합해 제공한다. 레드햇 오픈시프트 가상화 솔루션은 가상머신과 컨테이너 애플리케이션을 하나의 플랫폼에서 함께 실행·관리할 수 있도록 지원한다. 씽크애자일 MX V4 기반 마이크로소프트 애저 로컬은 분산형·하이브리드 환경에서 가상화와 AI, 클라우드 네이티브 워크로드를 운영할 수 있도록 돕는다. 뉴타닉스 컴퓨트 클러스터 기반 씽크시스템은 컴퓨팅 자원을 독립적으로 확장해 워크로드 유연성과 운영 효율을 높인다. 씽크시스템 V4 기반 수세 가상화는 가상머신과 컨테이너 워크로드를 단일 인프라에서 운영할 수 있도록 지원한다. 데이터 보호와 복원력도 강화한다. 씽크시스템 스토리지와 씽크애자일 하이퍼컨버지드인프라(HCI)는 분리형 인프라와 통합 데이터 보호 기능을 기반으로 기존 가상화 환경뿐 아니라 확대되는 AI 워크로드에 대응하도록 설계됐다. 통합 사이버 복원력 기능을 통해 랜섬웨어 대응과 재해복구, 운영 연속성을 지원한다. 업데이트된 '엑스클래리티 컨트롤러(XClarity Controller) 3'와 '엑스클래리티 원'을 활용하면 분산된 인프라의 운영 가시성과 관리 효율을 높이고 이기종 시스템이 혼재된 하이브리드 환경도 통합 관리할 수 있다. 레노버는 기존 인프라를 한 번에 교체하는 대신 기업이 현재 환경을 기반으로 가상화와 하이브리드 클라우드, 클라우드 네이티브, AI 네이티브 환경으로 단계적으로 전환할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 윤석준 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG) 부사장은 "우리는 기존 엔터프라이즈 워크로드로부터 클라우드 네이티브, AI 네이티브 워크로드와 새로운 비즈니스 활용 사례까지 폭넓게 지원한다"며 "기업은 기존 환경을 단계적으로 현대화하면서도 워크로드와 데이터를 어디에, 어떤 방식으로 배치할지 주도적으로 결정할 수 있다"고 말했다.

2026.09.29 14:12한정호 기자

AI 모델 성능만으론 부족…CTO들이 꼽은 경쟁력은 최적화

국내 주요 기술기업의 최고기술책임자(CTO)들이 인공지능(AI) 에이전트 확산으로 AI 산업의 경쟁 축이 단순 모델 성능에서 추론 비용과 인프라 효율성으로 빠르게 이동할 것이란 전망을 내놨다. AI 반도체와 모델이 다양해지면서 특정 하드웨어의 성능만 높이기보다 모델부터 반도체, 소프트웨어, 실제 워크로드까지 함께 최적화하는 역량이 중요해질 것이란 분석이다. 이진원 하이퍼엑셀 CTO는 29일 서울 코엑스에서 열린 래블업 기술 컨퍼런스 'lab | up > /conf/6'에서 "AI 시장의 무게중심이 학습에서 추론으로 빠르게 이동하고 있다"며 "추론 시장에서는 결국 비용을 얼마나 절감할 수 있느냐가 중요하다"고 밝혔다. 그는 AI 활용처가 늘어날수록 단일 반도체가 모든 요구를 충족하기 어려워질 것으로 내다봤다. 빠른 응답 속도가 필요한 서비스가 있는 반면, 비용 효율성이 중요한 서비스도 있어 워크로드에 따라 필요한 반도체와 인프라 구성이 달라진다는 설명이다. 이 CTO는 "AI 반도체는 속도와 전력 효율, 비용 등 모든 지표를 동시에 최고 수준으로 끌어올리기 어렵다"며 "각 요소가 트레이드오프 관계에 있는 만큼 목표로 하는 AI 서비스에 맞춰 전략적으로 선택해야 한다"고 말했다. AI 모델 개발 단계에서도 추론 최적화가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이활석 업스테이지 CTO는 엔비디아·AMD·퓨리오사AI 등 서로 다른 AI 반도체를 활용하면서 범용적인 최적화만으로는 한계가 있다고 설명했다. 모델이 실제 어떤 서비스에서 어떻게 사용되는지까지 파악해야 하드웨어 성능을 제대로 끌어낼 수 있다는 진단이다. 이활석 CTO는 "애플리케이션 정보가 칩까지 흘러가야 경쟁력이 생길 수 있다"며 "워크로드 성격부터 고객의 특성, 칩의 특성까지 각 레이어를 연결해 AI를 최적화해야 한다"고 말했다. 모델과 반도체 사이를 연결하는 최적화 기술의 역할도 커질 전망이다. 김태호 노타AI CTO는 데이터 보안과 비용, 특정 업무에 특화된 AI 수요 등으로 향후 AI 생태계가 더욱 다변화될 것으로 내다봤다. 다양한 모델을 서로 다른 AI 반도체에서 효율적으로 구동할 수 있도록 연결하는 기술이 중요해진다는 설명이다. 그러면서 AI가 기존 기술을 조합해 모델을 최적화하는 능력은 빠르게 향상되고 있지만, 새로운 모델 구조와 워크로드에 맞는 최적화 기법을 만드는 데는 여전히 한계가 있다고 봤다. 인프라 운영 단계에선 서로 다른 하드웨어와 워크로드의 조합이 급증하는 양상이 새로운 병목으로 꼽혔다. 김준기 래블업 CTO는 오케스트레이션 미들웨어가 하위의 다양한 하드웨어와 상위의 워크로드·애플리케이션을 연결해야 하는 만큼 지원해야 할 조합 자체가 빠르게 늘어나고 있다고 짚었다. 김 CTO는 "AI 하드웨어와 워크로드가 다양해지면서 이를 연결해야 하는 조합도 빠르게 늘고 있다"며 "결국 얼마나 다양한 조합과 실제 서비스 환경, 사용자 시나리오에서 검증했는지가 중요해질 것"이라고 말했다. 이날 CTO들은 AI 추론 효율을 높이기 위해 어느 하나의 기술만 개선해선 한계가 있다고 입을 모았다. 모델과 소프트웨어, 메모리와 AI 반도체, 오케스트레이션에 이르는 각 영역을 실제 서비스의 특성에 맞춰 연결하는 역량이 AI 인프라 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다. 이진원 CTO는 "AI 기술이 빠르게 고도화되면서 앞으로는 AI를 위한 모델과 사람이 사용하는 모델이 서로 다른 방향으로 발전할 수 있다"며 "이를 뒷받침하는 AI 인프라 역시 용도에 따라 분리되는 시대가 올 것"이라고 전망했다.

2026.09.29 13:04한정호 기자

신정규 래블업 대표 "AI도 전기처럼 쓰는 시대…복잡한 인프라 쉽게 바꿀 것"

"인공지능(AI)과 인프라는 갈수록 복잡해지고 있습니다. 래블업은 이 복잡한 운영을 직관적이고 간단하게 바꿔 누구나 지능을 계량하고 필요할 때 사용할 수 있도록 만들겠습니다." 신정규 래블업 대표는 29일 서울 코엑스에서 열린 연례 기술 컨퍼런스 'lab | up > /conf/6'에서 AI 산업 변화와 기술 전략에 대해 이같이 밝혔다. 신 대표는 AI가 연구·개발을 넘어 실제 산업과 서비스에 활용되면서 단순히 좋은 모델이나 그래픽처리장치(GPU)를 확보하는 것만으로는 충분하지 않다고 진단했다. 다양한 AI 모델과 가속기, 클라우드와 자체 인프라를 연결하고 사용량과 비용까지 하나의 환경에서 관리하는 역량이 중요해졌다는 설명이다. 특히 AI가 만들어내는 지능을 측정하고 관리하는 기준으로 토큰과 전력, 모델 자체의 지능을 제시했다. 같은 작업이라도 어떤 모델을 사용하느냐에 따라 필요한 토큰과 비용이 달라지는 만큼 AI를 산업적으로 활용하려면 이를 측정할 수 있어야 한다는 분석이다. 신 대표는 "동일한 토큰으로 얼마나 더 많은 지능을 압축해서 제공할 수 있는지가 굉장히 중요한 시점"이라며 "필요한 지능 수준과 문제 해결에 투입해야 하는 토큰량을 함께 계산할 수 있어야 한다"고 설명했다. 래블업은 이를 위한 핵심 제품으로 '백엔드닷AI'와 '컨티넘'을 제시했다. 백엔드닷AI는 다양한 AI 가속기와 대규모 클러스터에서 AI 모델의 학습과 서비스를 통합 운영·관리하는 AI 인프라 플랫폼이다. 컨티넘은 여러 AI 모델로 들어가는 요청을 한곳에서 관리하는 라우터와 이를 통합 관리하는 허브로 구성된다. 클라우드와 자체 구축한 AI 모델을 연결하고 요청을 자동으로 배분하는 동시에 조직과 팀별 토큰 사용량과 비용 등을 확인하도록 지원한다. 컨티넘 라우터의 단독 솔루션은 다음 달 공개할 예정이다. 신 대표는 "토큰이 전기처럼 사용된다고 하면 결국 계량기가 필요한 상황"이라며 "얼마나 절약됐는지, 어느 팀이 토큰을 얼마나 사용하고 있는지 확인할 수 있어야 한다"고 말했다. AI 에이전트 확산에 대응한 새로운 기술 개발에도 나선다. 래블업은 여러 AI 에이전트가 서버 자원을 안정적으로 나눠 사용할 수 있도록 마이크로 가상머신(VM)과 컨테이너를 결합한 '누빔(Neuvm)'을 개발 중이다. 기존 컨테이너 환경에서 발생하는 디스크 입출력(I/O)과 네트워크 대역폭 격리 문제를 해결하는 것이 목표로, 올해 말 베타 버전 공개를 준비 중이다. 사람과 여러 AI 에이전트가 함께 일할 수 있는 자체 AI 에이전트 플랫폼도 개발하고 있다. 에이전트 생성과 운영을 자동화하고 외부 서비스 호출과 자격 증명 등을 중앙에서 관리하는 구조다. 이를 활용해 사람과 AI 에이전트가 한 공간에서 협업할 수 있는 형태의 업무 공간 '스페이스(Space)'도 구현했다. 신 대표는 "갈수록 복잡해지는 AI의 수면 아래에서 일어나는 것들을 더 직관적이고 간단하게 바꿀 것"이라며 "모두가 지능을 계량하고 원할 때 사용할 수 있도록 하는 일을 지속 추진해 나가겠다"고 강조했다.

2026.09.29 11:27한정호 기자

[인터뷰] 델 "韓도 베라 루빈 벌써 찾는다…엔드투엔드 지원 앞장설 것"

"인공지능(AI) 서버를 구매하는 국내 고객은 매 분기 늘고 있습니다. 이제는 대기업과 클라우드서비스제공사(CSP)를 넘어 소규모라도 자체 AI 인프라를 확보하려는 기업들이 계속 증가하는 추세입니다. 엔비디아의 차세대 베라 루빈 기반 제품도 정식 출시 전부터 국내 주요 고객들이 상담과 발주를 준비하고 있습니다." 양원석 한국 델 테크놀로지스 전무는 28일 서울 강남구 본사에서 지디넷코리아와 만나 국내 AI 인프라 시장 동향에 대해 이같이 밝혔다. 그는 기업의 AI 활용이 개념검증(PoC)을 넘어 실제 업무와 운영 단계로 진입하면서 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 서버·스토리지·네트워크·냉각을 함께 고려하는 인프라 투자가 본격화되고 있다고 진단했다. 韓 AI 서버 고객 매분기 증가…베라 루빈도 출시 전부터 찾는다 국내 AI 인프라 수요는 지속 증가하고 있다. 초기에는 대규모 투자가 가능한 기업을 중심으로 시장이 형성됐지만 최근에는 도입 규모가 작은 스타트업까지 자체 AI 서버 구매에 나서는 분위기다. 양 전무는 "AI 서버를 구매하는 고객 수는 매 분기 늘어나는 추세"라며 "정부의 GPU 투자와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축도 국내 시장에서 큰 수요처가 되고 있다"고 말했다. 네오클라우드 시장의 성장도 새로운 사업 기회로 꼽았다. 코어위브를 비롯해 대규모 GPU 인프라를 기반으로 컴퓨팅 서비스를 제공하는 사업자가 글로벌 시장에서 빠르게 성장한 데 이어, 국내에서도 대규모 AI 팩토리와 GPU 서비스 구축을 추진하는 기업이 등장하고 있어서다. 델은 해외 네오클라우드 사업자의 국내 진출 가능성도 주시하고 있다. 특히 시장 관심은 엔비디아 블랙웰에서 차세대 베라 루빈 아키텍처로 빠르게 이동 중이다. 양 전무는 "호퍼 세대에서 블랙웰로 넘어갈 때보다 훨씬 빠른 속도로 다음 아키텍처로 전환되고 있다"며 "베라 루빈 기반 제품이 아직 정식 출시되지 않았지만 글로벌뿐 아니라 한국에서도 주요 고객들이 이미 델과 상담하고 발주를 준비 중"이라고 밝혔다. 이에 맞춰 델은 베라 루빈 NVL4 아키텍처를 탑재한 파워엣지(PowerEdge) XE8812를 공개하는 등 차세대 제품군을 확대하고 있다. AI 서버 주문 609억 달러…에이전틱 AI에 CPU도 다시 부상 AI 인프라 수요 증가는 델의 글로벌 실적 성장으로 이어지고 있다. 델은 2027 회계연도 2분기 AI 서버 신규 주문이 609억 달러, AI 특화 서버 매출은 164억 달러를 기록했다. 7월 말 기준 AI 서버 수주잔고는 950억 달러에 달했다. 같은 기간 전통 서버·네트워킹 매출도 전년 동기 대비 122% 증가했다. 국내에서도 델의 서버 사업은 성장세를 이어가고 있다. IDC가 집계한 올해 2분기 국내 시장에서 델은 메인스트림 서버 판매대수와 매출 모두 1위를 기록했다. 매출 기준으로는 19분기 연속 1위다. 메인스트림 서버 가운데 GPU 서버와 코어 서버 부문에서도 1위를 기록했다. 양 전무는 앞으로 AI 인프라에서 GPU만큼 중앙처리장치(CPU)의 역할도 다시 커질 것으로 내다봤다. 에이전틱 AI 확산과 모델 경량화로 모든 AI 작업을 대규모 GPU에서 처리할 필요가 없어지면서 워크로드 특성에 맞춰 CPU와 GPU를 적절히 배치하는 구조가 중요해진다는 전망이다. 그는 "GPU의 토큰 처리 성능이 월등한 것은 맞지만 이제 거대한 AI 모델만 필요한 시대는 지나가고 있다"며 "작은 모델로 효율적으로 서비스를 제공할 수 있는 영역이 생기면서 시장이 세분화되고 있다"고 말했다. 이어 "델의 차세대 파워엣지 서버 라인업에도 엔비디아 베라 CPU를 기반으로 한 ARM 서버가 포함될 예정"이라고 덧붙였다. 이 과정에서 양 전무가 강조한 개념은 '토큰 라우팅'과 '토크노믹스'다. 단순한 작업은 상대적으로 작은 모델과 저비용 인프라에서 처리하고 복잡한 추론은 대형 모델과 GPU로 보내는 식으로 AI 연산을 배분해야 비용과 전력 소비를 줄일 수 있다는 것이다. 델은 퍼블릭 클라우드에만 의존하기보다 온프레미스와 클라우드를 함께 사용하는 하이브리드 AI 환경의 중요성이 커질 것으로 보고 있다. GPU 넘어 랙 전체가 하나의 시스템…수랭·랙스케일 공략 AI 서버의 성능과 전력밀도가 높아지면서 데이터센터 구축 방식도 바뀌고 있다. 개별 서버를 설치하는 방식에서 벗어나 컴퓨팅·스토리지·네트워크·전력·냉각을 랙 단위에서 통합하는 '랙스케일' 구조가 확산되는 모습이다. 국내에서도 직접수랭(DLC)을 비롯한 수랭식 AI 인프라 적용 사례가 늘고 있다는 설명이다. 델은 이에 대응해 '파워랙(PowerRack)'과 '파워쿨(PowerCool)'을 중심으로 AI 인프라 포트폴리오를 확대해왔다. 랙 내부에는 통합 랙 컨트롤러(IRC)를 적용해 시스템 상태를 관리하고 수랭 환경에서 누수가 발생하면 이를 감지해 대응할 수 있도록 했다. 파워랙은 컴퓨팅·네트워킹·스토리지와 전력·냉각을 하나의 시스템으로 통합하는 구조다. 델은 공장에서 사전 통합·검증한 랙을 현장에 공급해 6시간여 만에 실제 워크로드를 가동할 수 있다고 밝혔다. 델은 이미 코어위브 등 글로벌 네오클라우드 기업에 랙스케일 인프라를 공급하는 중이다. 미국 에너지부 산하 국립에너지연구과학컴퓨팅센터(NERSC)의 차세대 슈퍼컴퓨터 다우드나에도 베라 루빈 NVL4와 퀀텀-X800 인피니밴드 네트워킹 기반 파워엣지 XE8812를 공급할 예정이다. 국내 주요 고객으로는 삼성전자와 네이버클라우드 등이 있다. 양 전무는 향후 국내 AI 인프라 시장에서 단순 서버 공급보다 설계부터 구축·운영까지 아우르는 역량이 중요해질 것으로 전망했다. 고밀도 GPU 시스템이 늘수록 서버만 설치해서는 해결하기 어려운 전력과 냉각, 네트워크 문제가 동시에 발생하기 때문이다. 델은 서버·스토리지·네트워크·데이터 관리·서비스·컨설팅까지 아우르는 엔드투엔드 포트폴리오를 앞세워 국내 시장을 공략한다는 계획이다. 양 전무는 "한국에서도 앞으로 2~3년 동안 AI 데이터센터 투자가 크게 확대되면서 시장 기회가 계속 커질 것으로 보고 있다"며 "AI 서버 한 제품만 공급하는 것이 아니라 고객이 필요로 하는 컴퓨팅·스토리지·네트워크·냉각까지 전체 인프라를 안정적으로 구축할 수 있는 역량을 바탕으로 지속 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.09.28 11:00한정호 기자

오케스트로, VM웨어 전환 넘어 운영까지…대체 시장 공략 확대

오케스트로가 VM웨어 대체 시장 공략을 단순 시스템 이전에서 전환 이후 운영·확장 영역으로 넓힌다. 장애 원인 분석과 물리 인프라 추적 기능 등을 앞세워 안정적으로 인프라를 운영하고 클라우드 네이티브와 인공지능(AI) 인프라까지 확장할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 오케스트로는 오는 29일 오후 2시 'VM웨어 전환 성패, 운영·확장이 승부 가른다'를 주제로 온라인 웨비나를 개최한다고 28일 밝혔다. 회사 측에 따르면 브로드컴의 VM웨어 라이선스 정책 개편 이후 계약 갱신을 앞둔 기업과 기관을 중심으로 가상화 환경 전환이 이어지고 있다. 초기에는 기존 워크로드를 새로운 가상화 환경으로 안정적으로 옮기는 데 초점이 맞춰졌지만, 최근에는 전환 이후 운영 효율성과 향후 인프라 확장성까지 함께 고려해야 한다는 게 회사 측 설명이다. 어떤 가상화 환경을 선택하느냐에 따라 이후 운영 방식과 인프라 확장 범위도 달라질 수 있다. 워크로드 이전에만 초점을 맞출 경우 실제 운영에 필요한 기능과 확장성을 충분히 확보하지 못하고 향후 컨테이너나 멀티·하이브리드 클라우드로 확장하는 과정에서 기존 인프라를 다시 구성해야 할 수 있다. 실제로 VM웨어를 대체하기 위해 다른 가상화 솔루션을 도입했다가 운영과 확장에 제약을 겪으면서 약 1년 만에 오케스트로의 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'로 다시 전환한 고객 사례도 있다는 게 회사 측 설명이다. 이번 웨비나에선 서영석 오케스트로 테크세일즈본부장이 연사로 나서 VM웨어 전환 과정에서 고려해야 할 운영·확장 요건과 콘트라베이스의 주요 기능을 소개한다. 콘트라베이스는 장애 원인을 분석하는 데 필요한 여러 정보를 연계해 제공한다. 일반적인 가상화 환경에선 알람과 자원 상태, 작업 이력 등을 각각 확인해야 하지만 콘트라베이스는 알람과 최근 작업 이력, 자원 상태를 함께 보여준다. 이를 통해 장애가 발생하기 직전 수행된 작업이나 변경 사항을 확인하고 원인을 추적할 수 있다. 운영자가 여러 정보를 일일이 대조하는 과정을 줄여 장애 원인 파악과 대응에 걸리는 시간을 단축하는 방식이다. 중앙처리장치(CPU)와 메모리 사용률만으로 확인하기 어려운 성능 저하 원인도 분석한다. 자원 사용량이 높지 않은데 서비스 속도가 떨어지는 경우 병목을 판단할 수 있는 지표를 활용해 원인을 파악하도록 지원한다. 장애 분석 범위는 가상자원을 넘어 물리 인프라까지 확장된다. 가상자원에 문제가 없는데도 통신 장애가 발생하면 가상머신(VM)이 연결된 물리 호스트와 스위치·포트 등 네트워크 구간을 함께 확인해 실제 장애 지점을 추적한다. 오케스트로는 VM웨어 전환 수요 확대에 맞춰 콘트라베이스의 운영 기능을 지속적으로 고도화할 계획이다. 가상화 환경 전환 이후 안정적인 운영을 지원하는 동시에 자체 풀스택 소프트웨어를 기반으로 클라우드 네이티브와 AI 인프라까지 단계적으로 확장할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 김범재 오케스트로 대표는 "VM웨어 전환의 성패는 시스템을 안정적으로 이전하는 것뿐 아니라 이후 인프라를 얼마나 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는지에 달려 있다"며 "VM웨어 전환 시장에서 축적한 기술력과 경험을 바탕으로 전환 이후 운영까지 아우르는 새로운 기준을 제시해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.28 10:50한정호 기자

삼성전자, P5 첫 양산라인 구축 속도…장비 도입 내년 2분기로 앞당겨

삼성전자가 평택5캠퍼스(P5) 첫 양산라인(Ph1) 구축에 속도를 내고 있다. 삼성전자가 주요 장비업체와 Ph1 설비반입 목표 시기를 당초 내년 3분기에서 내년 2분기로 앞당기는 방안을 논의 중인 것으로 28일 파악됐다. 인공지능(AI)용 고부가 D램과 낸드 수요가 폭증하자 생산능력을 빠르게 확보하려는 의지로 풀이된다. P5는 삼성전자가 오는 2028년 가동을 목표로 한 차세대 반도체 생산기지다. 올 3분기부터 Ph1용 클린룸 구축을 시작했다. 클린룸은 팹 내 미세 오염과 온·습도를 제어하는 인프라 시설이다. 앞서 삼성전자는 내년 초 P5 ph1 클린룸을 구축하려 했으나, 일정을 6개월가량 앞당긴 바 있다. 이에 따라 P5 ph1 설비도입도 내년 3분기 정도로 예정돼 있었다. 하지만 최근 삼성전자의 P5 설비투자 속도가 더 빨라졌다. 한 업계 관계자는 "삼성전자가 P5 ph1 설비 반입을 당초 내년 7~8월에서 내년 5~6월께 시작하겠다는 뜻을 전달했다"며 "클린룸을 조기 구축하면서 일정이 이미 한 차례 변동됐는데, 투자 속도가 더 빨라졌다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "삼성전자가 설비를 다른 곳에 보관할 테니 내년 1분기라도 장비를 먼저 달라고 얘기할 정도"라며 "P5 조기투자 의지가 매우 강하다"고 설명했다. P5 ph2 투자 논의도 구체화되고 있다. 현재 P5 ph1은 D램과 고대역폭메모리(HBM) 라인으로, Ph2는 10세대(V10) 등 최첨단 낸드 라인으로 구축될 가능성이 크다. 한 장비업계 관계자는 "정식 구매주문(PO)이 나온 것은 아니지만, 삼성전자가 P5 ph2를 낸드 라인으로 구축하는 계획을 협력사와 논의하고 있다"며 "현재 장비 리드타임(제품 주문부터 조달까지 걸리는 시간)이 매우 길기 때문에, 삼성전자가 관련 부품을 미리 확보해달라고 요청하고 있다"고 밝혔다. 삼성전자가 설비투자 시점을 앞당기는 주요 원인은 메모리 반도체 공급난이다. 현재 글로벌 빅테크 기업은 AI 인프라 구축에 필요한 고성능 D램과 낸드 주문량을 늘리고 있으나, 삼성전자를 비롯한 메모리 기업은 생산능력 한계로 모든 수요에 대응하지 못하는 실정이다. 삼성전자는 지난 7월 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "현재 접수된 수요를 고려하면, 올해 충족되지 못하는 수요가 내년으로 이연돼 추가적인 공급 부담으로 이어지고 있다"며 "내년 공급부족은 올해보다 심화되고, 2028년에도 공급 부족이 지속될 것으로 전망한다"고 밝힌 바 있다.

2026.09.28 10:49장경윤 기자

KT클라우드, 군산에 대규모 AIDC 구축…최대 300MW로 키운다

KT클라우드가 전북 군산에 최대 300메가와트(MW) 규모 인공지능 데이터센터(AIDC) 구축에 나선다. 우선 60MW 규모로 첫 삽을 뜬 뒤 단계적으로 용량을 확대하고 모듈형 구축 방식과 액체냉각을 적용해 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 목표다. KT클라우드는 종합 에너지기업 SGC에너지가 추진하는 전북 군산 AIDC 사업에 설계·구축·운영(DBO) 파트너로 참여한다고 28일 밝혔다. 이번 사업은 군산시 내 11만 5702㎡ 부지에 대규모 AI 데이터센터를 조성하는 프로젝트다. 올해 말 60MW 규모 1단계 데이터센터 착공을 시작해 2028년 1분기 본격적인 운영에 들어갈 예정이다. SGC에너지는 향후 시장 수요에 맞춰 전체 데이터센터 규모를 300MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. 수도권에 집중된 데이터센터 인프라를 비수도권으로 분산하고 군산 지역의 전력·부지 경쟁력을 활용해 대규모 AI 인프라 공급 기반을 확보한다는 구상이다. KT클라우드는 이번 사업의 DBO 파트너로 데이터센터 설계 컨설팅부터 주요 설비 공사(MEP), 안정성과 운영 검증을 위한 커미셔닝, 실제 운영까지 구축·운영 전반을 담당한다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 참여해 건축·토목·설비·조경·통신 공사를 수행한다. 일부 전력 및 냉각설비 구축도 맡을 예정이다. 데이터센터 구축 기간을 줄이기 위해 모듈형 방식도 적용한다. KT클라우드는 액체냉각을 비롯한 전력·냉각 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에서 조립·설치하는 프리팹 기반 '모듈러·스키드 솔루션'을 도입한다. 회사 측은 현장 작업을 줄여 설비 품질을 일정하게 유지하는 동시에 기존 방식보다 데이터센터 구축 기간을 50% 이상 단축할 수 있을 것으로 보고 있다. AI 인프라 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 고객이 원하는 시기에 데이터센터 용량을 공급하기 위한 전략이다. 차세대 AI 가속기의 발열에 대응하기 위한 액체냉각 설계도 적용한다. KT클라우드는 군산 AIDC 전 층에 엔비디아 차세대 AI 가속기 베라 루빈을 지원할 수 있는 액체냉각 기반 'AI 레디' 특화 설계를 적용할 계획이다. 고성능 AI 가속기는 연산 성능이 높아질수록 전력 사용량과 발열도 함께 증가한다. KT클라우드는 이를 고려해 전력·냉각 인프라를 선제적으로 설계하고 향후 고객이 도입하는 AI 시스템에 맞춰 인프라를 신속하게 구성할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 회사 측은 전 층에 베라 루빈 대응 액체냉각 설계를 적용하는 것은 국내 최초라고 설명했다. 대규모 데이터센터를 직접 구축·운영하며 쌓은 커미셔닝 역량도 투입한다. 설계·시공 단계부터 전력과 냉각, 제어 설비의 성능과 연동성을 검증하고 실제 운영 환경을 고려한 통합 시험을 수행해 고집적 AIDC의 품질과 안정성을 관리할 계획이다. KT클라우드는 군산 AIDC가 향후 300MW까지 확대되는 과정에서도 SGC에너지와 협력을 이어갈 예정이다. 군산을 비수도권 AIDC 사업의 주요 거점으로 삼고 지역별 전력·부지 여건과 고객 수요를 고려해 데이터센터 공급 지역을 확대한다. 이를 바탕으로 KT클라우드는 2031년까지 전국에 총 1기가와트(GW) 규모 AIDC 공급 기반을 단계적으로 확보한다는 목표다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "군산 AI 데이터센터는 급증하는 AI 인프라 수요에 맞춰 고객이 요구하는 시기에 최적의 인프라를 공급하기 위한 핵심 프로젝트"라며 "데이터센터 구축·운영 전반에서 축적한 역량을 기반으로 대규모 AIDC의 품질과 안정성을 확보하고 비수도권을 포함한 AIDC 공급 기반을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.28 10:30한정호 기자

오라클, 스타게이트 데이터센터에 '불가항력' 통지…전력 확보 차질

오라클이 미국 뉴멕시코주에 건설 중인 초대형 인공지능(AI) 데이터센터의 가동 지연 가능성에 대비해 개발사에 '불가항력' 통지를 보냈다. 대규모 전력 확보와 인허가 문제로 인한 비용 부담을 줄이려는 조치로 풀이된다. 24일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 오라클은 뉴멕시코 남부에 건설 중인 데이터센터 '프로젝트 주피터' 개발사인 블루아울캐피털 계열사에 불가항력 조항을 인용한 통지서를 보냈다. 데이터센터가 계획대로 2028년 가동되지 못할 경우 지급 시점을 늦출 수 있도록 계약상 권리를 확보하려는 조치다. 불가항력 조항은 기업이 통제하기 어려운 사유로 계약 이행에 차질이 발생했을 때 책임이나 의무를 조정하기 위한 계약 조항이다. 이번 통지는 오라클이 프로젝트에서 철수하거나 계약을 해지하려는 것은 아니다. 블룸버그에 따르면 전력 공급과 관련한 불가항력 사유가 인정될 경우 오라클은 임대료 지급 시작 시점을 최대 3년 늦출 수 있다. 프로젝트 주피터는 오픈AI와 오라클, 소프트뱅크 등이 참여하는 미국 대규모 인공지능(AI) 인프라 구축 사업 '스타게이트'의 핵심 프로젝트 중 하나다. 데이터센터 캠퍼스의 설계 전력 규모는 2.45기가와트(GW)로, 약 180만 가구가 동시에 사용할 수 있는 전력량으로 알려졌다. 하지만 대규모 전력을 확보하는 과정에서 사업에 차질을 겪고 있다. 데이터센터에 연료를 공급하기 위해 에너지트랜스퍼가 건설하는 천연가스 파이프라인은 뉴멕시코주 당국의 노선 허가 문제로 당초 이달로 예정됐던 가동 시점이 내년 2월 1일로 약 6개월 연기됐다. 프로젝트는 블룸에너지의 가스 기반 연료전지를 활용해 전력을 공급받을 예정이다. 지역사회의 반발도 이어지고 있다. 대규모 데이터센터의 전력과 물 사용, 환경 영향을 둘러싼 우려가 커지면서 관련 인허가를 둘러싼 갈등이 발생하고 있다. 미국에서 AI 데이터센터 건설이 빠르게 늘면서 전력과 용수 확보 문제가 사업 일정에 영향을 미치는 사례도 잇따르는 모습이다. 프로젝트에는 대규모 차입금도 투입됐다. 약 20개 은행이 프로젝트 주피터 건설을 위해 180억 달러(약 25조원)를 대출했다. 데이터센터 가동이 늦어져 오라클의 임대료 지급 시점까지 미뤄질 경우 프로젝트의 현금흐름을 둘러싼 불확실성이 커질 수 있다는 분석이 나온다. 이번 소식이 전해진 뒤 오라클 주가는 장중 3.47% 하락했다. 오라클은 프로젝트 일정에는 변화가 없다는 입장이다. 오라클 대변인은 "프로젝트 주피터는 계획된 일정대로 진행되고 있다"며 "뉴멕시코 사업에 전념 중이며 앞으로의 사업 추진에도 자신 있다"고 밝혔다.

2026.09.25 14:44한정호 기자

美 AI·데이터센터 투자 10조 달러 전망…GDP 연평균 3.6% 규모

미국의 인공지능(AI)과 데이터센터 구축에 향후 8년간 10조 달러(약 1경 3667조원)가 넘는 자금이 투입될 것이라는 전망이 나왔다. AI 인프라 투자가 건설과 고용을 끌어올리는 가운데 막대한 전력 수요와 차입금 증가로 미국 경제 전반에 미치는 영향도 커질 것이란 분석이다. 24일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 브루킹스연구소가 최근 발표한 경제학자 스테인 반 니우어버그의 추산에서 미국 AI 인프라 투자는 2025년부터 2032년까지 총 10조 3000억 달러(약 1경 4000조원)에 이를 것으로 전망됐다. 이는 연평균 미국 국내총생산(GDP)의 3.6%에 해당하는 규모다. AI 투자가 미국 경제에서 차지하는 비중도 빠르게 높아질 것으로 분석됐다. 골드만삭스는 올해 미국 AI 투자가 GDP의 1.9%에 이를 것으로 추산했다. 데이터센터 투자는 침체된 건설 시장을 떠받치는 역할도 하고 있다. 미국 상무부에 따르면 올해 1~7월 민간 데이터센터 건설에는 계절조정 기준 370억 달러(약 50조원)가 투입됐다. 지난해 같은 기간보다 약 90억 달러(약 12조원) 증가했다. 반면 주택과 아파트, 쇼핑센터 등 데이터센터를 제외한 민간 건설 지출은 같은 기간 전년보다 약 460억 달러(약 62조원) 감소했다. 고용 효과도 나타나고 있다. 링크드인은 2023년부터 올해까지 AI로 인해 미국에서 75만개 이상의 일자리가 새로 생긴 것으로 추산했다. 데이터센터 부문에서도 2024년 이후 11만 7000개의 일자리가 추가됐다. AI 관련 채용 공고의 중간 연봉은 약 18만 달러(약 2억 4600만원)로, 전체 채용 공고 중간값인 8만 달러(약 1억 900만원)보다 두 배 이상 높았다. 반면 데이터센터가 대규모 전력과 인력을 빨아들이면서 다른 산업의 비용 부담을 높이는 현상도 나타나고 있다. 일부 지역에서 데이터센터가 전력을 선점하면서 토지 가격과 관련 분야 인건비 상승으로도 이어지고 있다는 분석이다. 투자 확대에 따른 금융 부담도 커지고 있다. 팩트셋에 따르면 알파벳과 아마존, 메타, 마이크로소프트, 오라클 등 5개 대형 기술기업의 자본지출은 2029년까지 4년간 4조 2000억 달러(약 5740조원)에 이를 것으로 전망됐다. 이 가운데 상당 부분이 부채를 통해 조달되면서 AI 사업에서 충분한 수익이 발생하지 않을 경우 금융시장으로 위험이 확산할 수 있다는 우려도 나온다. AI 데이터센터 투자 확대는 물가에도 영향을 미치고 있다. 메모리 반도체를 비롯한 데이터센터 장비 수요가 급증하면서 지난달 미국의 컴퓨터와 디바이스, 반도체 수입가격은 전년 동월 대비 20% 상승했다. 데이터센터가 밀집한 일부 지역에선 전기요금도 크게 오른 것으로 나타났다. WSJ는 AI 데이터센터 투자가 일자리와 자산가치 상승을 이끌고 있지만 전력과 인력 부족, 물가 상승과 부채 확대 등 미국 경제에 새로운 부담도 만들고 있다고 분석했다. 향후 AI 산업이 대규모 인프라 투자에 상응하는 수익을 창출할 수 있을지가 투자 지속 여부를 가를 핵심 변수로 꼽힌다.

2026.09.25 09:05한정호 기자

[AI 고속도로] 서버만 바꾸면 AIDC?…기존 데이터센터와 뭐가 다를까

인공지능(AI) 확산으로 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 운영하는 AI 데이터센터(AIDC) 구축이 늘면서 기존 데이터센터와의 차이에도 관심이 커지고 있다. AIDC는 고성능 GPU를 집약적으로 운영하는 만큼 기존 데이터센터보다 높은 전력 밀도와 냉각 성능이 요구되며, 서버뿐 아니라 전력·냉각 설비와 시설 구조에서도 차이가 나타난다. 24일 업계에 따르면 생성형 AI 확산으로 대규모 GPU 인프라 수요가 증가하면서 국내 데이터센터 시장도 AIDC 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 한국데이터센터연합회가 발간한 '코리아 데이터센터 마켓 2026~2029' 보고서에 따르면 국내 민간 데이터센터는 지난해 기준 182개로 늘었으며 현재 계획·구축이 추진되는 신규 데이터센터 부지만 72곳에 달한다. 국내 상업용 민간 데이터센터 시장은 2024년 6조 2200억원에서 2029년까지 연평균 12.4% 성장할 것으로 전망됐다. 일반 데이터센터와 AIDC의 가장 큰 차이는 서버가 사용하는 전력의 밀도다. 기존 데이터센터는 중앙처리장치(CPU) 중심 서버와 스토리지, 네트워크 장비 등을 운영하는 데 초점을 맞췄다면 AIDC는 여러 GPU를 한 서버에 집약해 대규모 AI 모델을 학습하고 추론한다. 같은 공간에 훨씬 많은 연산 장비가 들어가면서 하나의 랙이 소비하는 전력도 크게 높아지고 데이터센터 전체가 감당해야 하는 전력량도 함께 늘어난다. 전력 사용량이 늘면서 냉각 방식도 달라지고 있다. 기존 데이터센터는 차가운 공기를 서버에 공급하는 공랭식 냉각이 주로 활용됐지만 고성능 GPU가 밀집한 환경에서는 발생하는 열을 처리하는 것이 갈수록 어려워진다. 이에 냉각수를 서버 내부 또는 가까운 곳까지 공급해 열을 직접 식히는 액체냉각 등 고밀도 환경에 대응하기 위한 기술의 중요성이 커지고 있다. 전력과 냉각, 빌딩 설비를 함께 관리하는 데이터센터 인프라 관리 기술 역시 AIDC의 주요 요소로 꼽힌다. 이 때문에 기존 데이터센터를 AIDC로 바꾸는 일도 단순히 CPU 서버를 빼고 GPU 서버를 넣는 것으로 끝나지 않는다. 기존 시설이 고밀도 GPU 장비에 필요한 전력을 공급할 수 있는지, 전력 설비와 냉각 시스템이 늘어난 발열을 감당할 수 있는지 등을 함께 따져야 한다. 건물 안에 서버를 설치할 공간이 남아 있더라도 공급 가능한 전력이 부족하면 추가 GPU를 들여놓기 어렵다. 실제 국내에서도 이런 문제가 나타나고 있다. 업계에 따르면 국내 데이터센터의 70% 이상이 수도권에 있고 상당수가 과거에 구축된 시설이다. 일부 기존 데이터센터를 AIDC로 전환한 사례에선 서버 집약도가 높아지면서 공간은 기존의 4분의 1 정도만 사용했지만 추가로 공급할 전력이 부족한 상황이 발생 중이다. 이미 지어진 데이터센터를 활용하면 AIDC 구축 시간을 줄일 수 있지만 결국 전력 확보가 전환 속도를 좌우하는 셈이다. 신규 AIDC도 전력 확보가 최대 관문이다. 2024년 8월부터 올해 3월까지 수도권에서 데이터센터 전력계통영향평가 1차 기술검토를 신청한 522건 가운데 최종 공급 가능 승인을 받은 사업은 10건, 1010메가와트(MW)에 그친 것으로 나타났다. 현재 심사가 진행 중인 사업도 있어 이를 최종 승인 확률로 볼 수는 없지만 AI 인프라 확대 과정에서 서버 확보 못지않게 전력 공급이 중요해졌다는 점을 보여준다. 정부도 AIDC 확산에 맞춰 관련 제도 마련에 나서고 있다. 내년 3월 시행되는 AIDC 특별법 하위법령에선 AI 학습·추론용 가속기뿐 아니라 이를 운용하기 위한 전력·냉각 설비를 갖추도록 하고 일정 수준 이상의 전력밀도와 AI 장비 전력 비율 또는 규모를 AIDC 인정 기준으로 적용하는 방안이 검토되고 있다. 연산 성능만 기준으로 삼으면 기술 발전에 따라 적은 수의 최신 가속기만 설치해도 기준을 충족할 수 있다는 점을 고려해 전력을 주요 판단 기준으로 삼은 것이다. 송도영 법무법인 지평 변호사는 지난 9일 공개토론회에서 "데이터센터에 가속기나 랙 하나를 갖다 놓았다고 AIDC로 인정해 이 법에서 요구하는 특례나 혜택을 받도록 하는 것은 적절치 않다"며 "현재로선 전력을 기준으로 하되 구체적인 수치는 향후 더 논의해 정할 예정"이라고 밝혔다.

2026.09.24 09:24한정호 기자

AI 인프라부터 서비스까지 한자리에…내달 1일 'AI-클라우드 빅테크' 개최

인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 데이터센터·클라우드·플랫폼·서비스 전반으로 확산되는 가운데 국내외 AI·클라우드 기업들이 관련 기술과 전략을 공유하고자 한자리에 모인다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)는 다음 달 1일 서울 양재 엘타워에서 '제3회 AI-클라우드 빅테크 2026'을 개최한다고 23일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞는 행사는 '발전, 연결, 전환으로 여는 AI-클라우드'를 주제로 열린다. 생성형 AI에서 에이전틱 AI로 기술 경쟁이 확대되는 가운데 AI 인프라부터 플랫폼과 서비스까지 이어지는 기술 생태계와 산업 변화를 다룰 전망이다. 특히 AI 경쟁이 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보를 넘어 대규모 AI 워크로드를 처리하는 데이터센터와 클라우드, 플랫폼으로 확대되는 흐름에 주목한다. 실제 업무와 서비스에 AI를 적용하기 위한 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 보안 기술도 주요 의제로 다룬다. 오전 기조강연에선 AI 인프라의 변화가 집중적으로 다뤄진다. 공용준 KT클라우드 전무는 'GPU를 넘어 AIDC로, AI 인프라 경쟁의 새로운 기준'을 주제로 GPU 확보 경쟁 이후 데이터센터 구축·운영 역량과 AIDC 전략을 소개한다. 박운영 HPE 상무는 기업이 AI를 실제 업무 환경에 도입하고 확장하기 위한 프라이빗 클라우드 AI 전략을 발표한다. 김지훈 네이버클라우드 이사는 네오클라우드와 하이퍼스케일러를 아우르는 AI 팩토리를 중심으로 새로운 AIDC 전략을 공유한다. 오후에는 AI 인프라를 실제 서비스와 업무로 연결하기 위한 기술이 소개된다. 권경민 이노그리드 전무는 GPU에서 AI 서비스까지 연결하는 AI-PaaS의 역할을 다루고 박성혁 가온아이 상무는 AI 그룹웨어 '가온AI'를 중심으로 AI가 바꾸는 업무환경과 협업 방식을 소개한다. AI 운영과 보안 분야 발표도 이어진다. 정현석 올리브웍스 대표는 AI 플랫폼 환경의 보안 설계를, 고우주 나무AX 상무는 AI-PaaS와 AI옵스에서 AI 데이터센터로 이어지는 운영 전략을 발표한다. 이영수 디딤 부사장은 AI 데이터센터를 중심으로 인프라 산업 변화를 전망하고 권기석 영림원소프트랩 사업부장은 전사적자원관리(ERP)와 AI를 결합한 업무 혁신 전략을 공유한다. 국산 AI 반도체와 AI 업무환경도 주요 주제다. 여준기 한국전자통신연구원(ETRI) 본부장은 국산 AI 반도체를 활용한 AI 마이크로 데이터센터(AI-MDC) 기술을 소개한다. 김이곤 SK쉴더스 팀장은 AI 워크스페이스 확산에 따른 보안 아키텍처를, 이해석 폴라리스오피스 부사장은 도메인 특화 데이터와 소형언어모델(SLM)을 활용한 '에이전트 레디 SaaS' 전략을 발표한다. KACI는 이번 행사를 개별 기술 소개에 그치지 않고 AIDC와 GPU 등 AI 인프라에서 AI-PaaS와 AI옵스를 거쳐 SaaS와 업무환경, 보안으로 이어지는 기술 흐름을 살펴볼 수 있도록 구성했다고 밝혔다. 정부·공공기관과 기업 관계자는 AI 기술과 적용 사례를 비교하고 공급 기업과 도입·협력 방안을 논의할 수 있다. 행사장에는 참가 기업의 전시·홍보 부스도 마련되며 정부와 유관기관, 지자체·공공기관, AI·클라우드 기업과 산업계 관계자 등 약 300명이 참석할 예정이다. 김봉균 KACI 회장은 "AI 경쟁이 본격화되면서 이제 경쟁력의 기준은 AI 모델 자체를 넘어 이를 안정적으로 구현하고 확장할 수 있는 데이터센터와 클라우드, 플랫폼 역량으로 넓어지고 있다"며 "AI 산업이 성장하기 위해선 인프라·플랫폼·서비스가 유기적으로 연결되는 생태계가 함께 성장해야 한다"고 말했다. 이어 "이번 AI-클라우드 빅테크가 AI 인프라에서 플랫폼과 서비스까지 서로 다른 영역의 기업과 기술을 연결하고 이러한 연결이 실제 산업의 혁신과 새로운 비즈니스로 이어지는 자리가 되길 기대한다"며 "AI 도입과 전환을 고민하는 정부·공공기관 및 산업계 관계자들에게도 현재 기술 수준과 향후 방향을 확인할 수 있는 기회가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.23 13:46한정호 기자

김동훈 NHN클라우드 대표, NHN 주식 1.4억원 매수…AI 인프라 성장 자신감

김동훈 NHN클라우드 대표가 인공지능(AI) 인프라 사업의 성장세 속에서 모회사 NHN 주식을 추가 매입했다. 광주 국가AI데이터센터를 시작으로 대규모 그래픽처리장치(GPU) 운영 경험을 쌓아온 NHN클라우드가 최근 서울 양평 리전까지 사업을 확대하며 실적 성장세를 이어가는 가운데, 김 대표의 이번 주식 매입도 향후 사업 성장에 대한 자신감을 반영한 행보로 풀이된다. 22일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 김 대표의 NHN 보유 주식은 기존 7340주에서 1만주로 늘었다. 공시에는 지난 18일 보통주 2660주를 장내 매수한 것으로 반영됐다. NHN클라우드에 따르면 실제 주식 매입은 지난 16일 이뤄졌다. 취득 단가는 주당 5만 3000원으로 총 매입 금액은 약 1억 4000만원이다. 김 대표는 NHN클라우드가 AI 데이터센터 사업에 본격적으로 뛰어든 초기부터 관련 사업을 이끌어왔다. NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터 구축·운영을 통해 대규모 GPU 인프라 운영 경험을 확보했고 이후 AI 인프라 수요가 급증하면서 관련 사업을 확대해왔다. 시장 초기부터 AI 데이터센터에 선제적으로 투자하면서 대규모 GPU 구축·운영 역량을 축적했다. 최근 성장세를 이끄는 핵심은 서울 양평 리전이다. NHN클라우드는 지난 3월 말 양평 리전 가동을 시작했으며 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급이 2분기부터 본격화됐다. 이에 힘입어 NHN클라우드의 2분기 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. NHN 전체 실적에서도 클라우드 사업의 기여도가 커졌다. 올해 2분기 NHN 기술 부문 매출은 전년 동기 대비 52.9% 증가한 1598억원을 기록했다. NHN 연결 기준 매출은 7579억원, 영업이익은 579억원으로 각각 전년 동기 대비 25.3%, 164.1% 증가하며 분기 기준 역대 최대치를 기록했다. AI 인프라 확장도 지속 추진 중이다. NHN클라우드는 증가하는 GPU 수요에 대응하기 위해 내년까지 최소 30메가와트(MW) 규모의 AI 데이터센터 용량을 추가 확보할 계획이다. 이 가운데 20MW는 외부 데이터센터 임차 방식으로 마련하고 나머지 10MW는 자체 데이터센터로 구축한다. 기존 리전에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU도 추가 도입한다는 목표다. GPU 인프라를 넘어 AI 개발과 운영 전반을 아우르는 사업 구조도 구축 중이다. 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 제공하는 체계를 마련했다. 해외 기업의 GPU 수요 증가에 대응해 일본 데이터센터 확보 등 글로벌 사업 확대도 추진 중이다. 이 같은 AI 인프라 사업 성장과 함께 모회사 NHN의 주가도 큰 폭으로 올랐다. 회사 주가는 최근 1년간 114.23% 상승했다. NHN클라우드가 그룹 기술 사업의 주요 성장축으로 자리 잡으면서 AI 인프라 사업의 실적 기여도에 대한 시장의 관심도 높아지는 모습이다. NHN클라우드 관계자는 "현재 진행 중인 AI 인프라 사업의 성장 모멘텀이 이어지고 있는 가운데 이번 주식 매입 건이 향후 우리의 실적 성장에 대한 기대감을 높이는 동시에, 모회사 NHN의 주주가치 제고에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다"고 밝혔다.

2026.09.22 16:58한정호 기자

덱스터, 이엠텍아이엔씨와 맞손…기업용·AI 인프라 사업 협력

자체 개발 스토리지와 고성능 서버를 결합한 통합 패키지를 통해 기업용 및 인공지능(AI) 인프라 시장 공략이 본격화된다. 콘텐츠 전문기업 덱스터스튜디오는 IT 하드웨어 전문기업 이엠텍아이엔씨와 기업용(엔터프라이즈)·AI 인프라 시장 공략을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 협약은 덱스터의 자체 개발 스토리지 '큐브코어'와 이엠텍아이엔씨의 고성능 서버 '레드빗'을 결합해 기업, 연구기관, 공공 분야의 컴퓨팅 인프라 수요에 공동 대응하는 것이 골자다. 덱스터가 선보인 큐브코어는 대규모 영상·시각특수효과(VFX) 제작 공정의 고강도 연산 환경에서 검증을 거친 스토리지 브랜드다. AI 연산 및 머신러닝 작업을 지원하는 NVMe 올플래시 스토리지 'X 시리즈'를 비롯해 서버 가상화 솔루션 'E 시리즈', 아카이빙용 'D 시리즈' 등으로 구성됐다. 이엠텍아이엔씨는 시스템 설계 및 하드웨어 최적화 노하우를 바탕으로 그래픽 솔루션과 그래픽처리장치 범용 연산(GPGPU) 기반 렌더링 서버, 딥러닝 머신 등을 공급해 온 하드웨어 전문 기업이다. 양사는 2022년부터 진행해 온 공동 연구개발(R&D)과 태국 칸타나 그룹 IT 인프라 구축 프로젝트 등의 협력 경험을 토대로 사업을 확장할 방침이다. 자체 개발 OS와 고객 워크로드별 맞춤형 파인 튜닝 역량을 결합해 비용 효율성과 안정성을 높인 국산 통합 인프라 솔루션을 제공한다는 구상이다. 김욱·강종익 덱스터 공동대표는 "양사가 보유한 제품 설계 역량, 자체 개발 운영체제, 고객 워크로드 맞춤형 파인 튜닝 및 인프라 컨설팅을 통해 독보적인 사용편의성·비용효율성을 가진 인프라를 공급할 수 있을 것"이라며 "양사가 자체 개발한 국산 솔루션의 이점까지 결합해 엔터프라이즈·AI 인프라 시장에서 장기적인 협업 모델을 구축해 나갈 것"이라고 전했다.

2026.09.22 16:12진성우 기자

알리바바, 10조 파라미터 AI 만든다…자체 칩·20GW 데이터센터도 확장

알리바바가 인공지능(AI) 칩부터 클라우드 인프라, 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트까지 자체 기술로 연결하는 풀스택 AI 전략을 강화한다. 차세대 큐원(Qwen) 모델을 최대 10조개 파라미터 규모로 확대하고 글로벌 데이터센터 용량을 2032년 20기가와트(GW) 이상으로 늘리는 등 AI 인프라와 모델에 대한 대규모 투자를 이어간다는 구상이다. 알리바바 그룹은 알리바바 클라우드의 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 모델, 에이전트를 아우르는 풀스택 AI 전략 로드맵과 관련 기술을 공개했다고 22일 밝혔다. 이번 행사에선 차세대 큐원 파운데이션 모델과 멀티모달 모델, 자체 개발 AI 칩, AI 에이전트 구동에 특화된 에이전틱 클라우드, 스마트폰용 AI 에이전트 플랫폼 등이 공개됐다. 큐원 최대 10조 파라미터로…AI가 스스로 모델·칩 개선 알리바바는 현재 차세대 모델 '큐원4'를 학습 중이다. 후속 모델인 큐원4.5와 큐원5 시리즈까지 로드맵을 제시했으며 향후 모델 규모를 5조~10조개 파라미터까지 확대할 것으로 전망했다. AI가 스스로 학습 과정을 개선하는 '재귀적 자기 개선(RSI)' 기술 성과도 공개했다. 회사 측에 따르면 큐원3.8-맥스는 한 달 동안 파이프라인 설계와 데이터 검증, 반복 실험, 오류 진단을 자동으로 수행하며 33차례 개선 과정을 거쳤다. 그 결과 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스 점수가 40점에서 45점으로 상승했다. 칩 설계에도 AI를 활용했다. 큐원3.8-맥스는 60시간 이상 스스로 개선하는 과정을 거치면서 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출해 칩 버스 모듈을 설계했다. 이를 통해 성능 저하 없이 칩 면적을 42% 줄였다는 설명이다. 음성과 이미지 등 멀티모달 AI 모델도 확대한다. 실시간 통역 모델 '큐원3.8-라이브 트랜슬레이트'는 지연 시간을 2.8초에서 2.3초로 약 20% 줄였다. 오디오 생성 모델 '큐원-오디오-3.1-TTS-넥스트'를 비롯해 자동 음성 인식과 음성 변환, 실시간 상호작용을 지원하는 모델도 선보였다. 이미지 생성 모델 '큐원-이미지 3.1'은 올해 출시할 예정이다. 크리에이티브 디자인과 이커머스 마케팅에 초점을 맞춰 이미지 제작 시간을 수 시간에서 수 초로 단축하고 투명 배경 이미지 생성과 이미지 편집 등을 지원한다. 인터랙티브 월드 모델 '해피오이스터 2.0 프리뷰'와 월드 모델 벤치마킹 플랫폼 '해피월드 아레나'도 공개했다. 스마트폰에서 AI 에이전트를 활용하기 위한 기업용 풀스택 솔루션 '큐원 인텔리전스'도 선보였다. 스마트폰 제조사가 큐원 기반 에이전트 플랫폼을 활용해 여러 애플리케이션에 걸친 복잡한 작업을 처리하는 AI 스마트폰을 구현하도록 지원하는 솔루션이다. 자체 AI 칩 '전우' 공개…CPU까지 풀스택 내재화 AI 연산을 뒷받침할 자체 반도체도 공개했다. 알리바바의 반도체 설계 부문 티헤드는 AI 학습·추론 프로세서 '전우(Zhenwu) V900'을 선보였다. 지난 5월 출시한 전우 M890 대비 3배 성능을 제공하며 216기가바이트(GB) 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 갖췄다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며 양산과 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. 알리바바는 전우 V900과 네트워크·스토리지 관련 자체 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했다. 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다. 중앙처리장치(CPU) 개발 로드맵도 제시했다. 내년 출시를 목표로 개발 중인 '이톈(Yitian) 720'과 '이톈 730', 2029년 출시 예정인 '이톈 750' 등이다. 이톈 750은 자체 코어를 기반으로 이톈 CPU와 전우 AI 칩을 직접 연결하도록 설계된다. 에이전틱 클라우드 구축…2032년 데이터센터 20GW로 알리바바 클라우드는 AI 에이전트 시대에 대응한 에이전틱 클라우드 전략도 공개했다. 모델과 에이전트 실행·관리 환경인 하니스, 컨텍스트 등 세 계층으로 나눠 기업의 AI 에이전트 구축과 운영을 지원한다. 모델 계층의 AI 네이티브 클라우드는 대규모 모델 학습과 추론을 담당한다. AI 플랫폼 PAI는 추론과 캐싱, 샘플 리플레이, 학습 서비스를 연계하고 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100테라바이트(TB) 수준의 처리량과 초당 1억회의 입출력 작업(IOPS)을 제공한다. 회사 측은 이를 통해 AI 스토리지 비용을 69% 절감할 수 있다고 설명했다. 자체 AI 네트워킹 아키텍처 'HPN 8.0 Pro'는 100페타비트(Pb) 대역폭을 지원한다. 단일 클러스터에서 800G급 네트워크 포트를 13만개 이상 지원하고 네트워크 장애 등에 따른 영향을 이전 세대의 50%에서 25%로 줄였다. 에이전트 계층에선 '에이전트코어'와 '에이전트 시큐리티 센터'를 공개했다. 에이전트코어는 AI 에이전트 구축부터 실행·관리까지 전체 생애주기를 지원하고 에이전트 시큐리티 센터는 실시간 위협 탐지를 기반으로 에이전트의 보안과 규정 준수를 관리한다. 데이터 영역에선 '에이전트 컨텍스트'와 '오픈레이크'를 강화했다. 에이전트 컨텍스트는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 AI 에이전트에 실시간 맥락과 장기 기억을 제공한다. 회사 측은 고객 서비스와 AI 코딩, 데이터 분석 등에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. 오픈레이크는 정형·반정형·비정형·벡터·스트리밍 데이터 등을 하나의 사본으로 관리하는 멀티모달 데이터 레이크하우스로 고도화했다. 기존 아키텍처 대비 총비용을 38% 줄이고 쿼리 응답 시간을 40% 단축했다는 설명이다. 알리바바는 이러한 AI 수요 확대에 맞춰 클라우드 인프라도 대폭 확충할 계획이다. 현재 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW 이상으로 확대해 증가하는 AI 연산 수요를 뒷받침한다는 목표다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 "현재 기계의 사고 총량은 인간 전체 사고량의 3%에도 못 미친다"며 "향후 기계의 사고량이 인간의 1000배에 이른다고 가정하면, 간단한 계산만으로도 기계의 사고량이 얼마나 크게 늘어날 수 있는지 알 수 있다"고 설명했다. 이어 "기계가 사고의 핵심 주체로 자리 잡으면서 지능은 대규모로 공급되는 상품으로 바뀌고 있지만, 기계 지능 시대의 진정한 혁신 제품은 아직 등장하지 않았다"고 덧붙였다. 그러면서 "이러한 인식을 바탕으로 우리가 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW가 넘는 규모로 확대해 업계에서 기하급수적으로 증가하는 AI 수요를 뒷받침하는 것을 목표로 한다"고 강조했다.

2026.09.22 15:15한정호 기자

모두의 AI, 현실이 되다…'AI페스타' 1년만에 확 달라진다

지난 해 열린 AI페스타 25에서는 생성형 인공지능(AI)과 거대언어모델(LLM)의 가능성을 폭넓게 선보여 많은 각광을 받았다. 1년 만에 돌아온 AI 페스타 26에서는 실제 산업 현장에서 성과를 내는 실전 AI 중심 행사로 한 단계 더 업그레이드된다. AI 모델의 성능을 소개하는 데서 기업 업무와 제조·물류·공공·안보 등 다양한 현장에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 보여주는 전시가 될 전망이다. 과학기술정보통신부가 지정한 국가 공식 인공지능주간(AI Week) 대표 행사인 AI 페스타 26은 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 AI가 실제 산업과 기업 현장에서 만들어내는 변화와 성과에 초점을 맞췄다. 지난해 AI 페스타 25는 AI 산업 전반을 큰 틀에서 조망하는 방식으로 전시장을 구성했다. AI 코어존, AI 융합존, AI 트렌드존, AI 거브존 등 4개 콘셉트로 나눠 초거대 AI 모델, AI 반도체, 클라우드와 데이터 인프라, 산업별 AI 활용 사례, 생성형 AI, 공공·정책 분야 AI 등을 폭넓게 소개했다. 지난해 AI 페스타 25에는 국내외 203개 기업이 참가해 466개 부스를 운영했고, 약 6만 명의 관람객이 찾았다. 사흘간 행사에 하루 평균 2만 명 안팎이 방문한 셈이다. 생성형 AI 열풍이 이어지던 시기 대기업과 AI 전문기업, 클라우드·데이터 기업, 스타트업, 공공기관 등이 대거 참가하면서 국내 대표 AI 산업 행사로서의 위상을 키웠다. 올해는 전시장 구성부터 확 달라진다. 지난해의 4개 대분류 전시 체계에서 벗어나 9개 테마 특별관을 운영한다. 독자 AI 파운데이션 모델, AI 경진대회, 피지컬 AI·로봇, K-AI 파트너십, 에이전틱 AI+X, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자 등이 주요 전시 축이다. 지난해 전시장 구성은 생성형 AI와 AI 생태계 전반을 한자리에서 소개하는 데 무게를 뒀다. 하지만 올해는 시장 수요가 빠르게 확대되는 기술과 산업별 활용 분야를 각각 독립된 전시 주제로 전면에 배치했다. 전시장 자체가 AI 산업의 기술 흐름과 사업 수요를 보여주는 지도로 바뀌는 셈이다. 행사 주최 측은 올해 약 210개 기업, 500개 이상 부스 규모로 코엑스 전시홀을 가득 채워 행사를 준비하고 있다. 참가 기업 부스는 지난해 466개보다 최소 34개 이상 증가한다. 참가 기업과 부스 수는 22일 현재 집계 기준이다. 최종 실적은 행사 종료 후 확정된다. 올해 전시에서 가장 주목할 분야는 에이전틱AI다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서·이미지·코드를 생성하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 찾고 업무를 계획하며 여러 시스템과 도구를 연계해 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 기업의 AI 도입 수요도 단순 챗봇 구축이나 회의록 요약, 문서 작성 보조 등 개별 기능을 활용하는 단계에서 업무 프로세스 전반을 자동화하는 단계로 옮겨가고 있다. 고객 상담, 영업 지원, 마케팅 운영, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 구매·정산·인사 업무 등에 AI를 연결하려는 기업이 늘면서, AI 경쟁의 기준도 모델 성능만으로 평가하기 어려워졌다. 이제는 기존 업무 시스템과 얼마나 안정적으로 연결되는지, 민감한 기업 데이터를 안전하게 관리할 수 있는지, 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고 생산성을 높이는지가 AI 도입의 핵심 조건으로 떠오르고 있다. 에이전틱 AI+X 특별관은 이러한 기업 수요를 반영해 AI가 산업과 직무별 업무에 어떤 방식으로 결합될 수 있는지를 보여주는 공간이 될 것으로 예상된다. 피지컬 AI·로봇도 올해 전시장 변화의 핵심 축이다. 피지컬 AI는 AI가 화면 속 데이터와 문서를 처리하는 데 머물지 않고, 로봇·센서·제어 시스템과 결합해 현실 공간을 인식하고 판단하며 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장에서는 품질 검사와 설비 관리, 물류 현장에서는 분류·이송과 재고 관리, 서비스 공간에서는 안내·배송·안전 관리 등에 적용할 수 있다. 지난해에도 로보틱스와 산업 AI가 AI 융합 분야에서 다뤄졌지만 올해는 피지컬 AI·로봇을 별도 특별관으로 구성했다. AI가 디지털 업무를 지원하는 기술을 넘어 공장과 물류센터, 병원, 도심 공간 등 물리적 현장에서 일하는 기술로 확장되고 있음을 반영한 것이다. AI 반도체와 AI 인프라가 독립 전시 축으로 부각된 것도 지난해와 다른 점이다. 지난해에는 초거대 AI 모델, 반도체, 클라우드, 데이터 인프라 등이 AI 코어존 안에서 함께 소개됐다. 올해는 AI 반도체와 인프라를 각각 별도 테마로 구성해 AI 산업의 경쟁이 모델 개발을 넘어 컴퓨팅 자원과 서비스 운영 역량까지 확대되고 있음을 보여준다. AI 모델을 학습하고 운영하려면 고성능 반도체와 서버, 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 데이터 관리와 전력 효율 기술이 필요하다. 생성형 AI와 에이전틱 AI 서비스가 확산될수록 기업은 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 보안 체계까지 확보해야 한다. AI 페스타 26이 AI 반도체와 AI 인프라를 전면에 배치한 배경이다. 보안·양자와 국방 AI를 별도 특별관으로 구성한 것도 주목된다. AI가 사무 자동화와 인터넷 서비스 영역을 넘어 국가 기반시설, 공공 서비스, 제조와 안보 분야로 확산하면서 보안성, 신뢰성, 안정성은 AI 활용 전제 조건이 되고 있다. 기업과 기관이 민감 데이터와 핵심 산업 정보를 다루는 AI를 도입할수록 데이터 보호, 접근 통제, 모델 보안, 사이버 위협 대응 역량의 중요성도 커지고 있다. 행사의 성격도 기술 전시회에서 AI 비즈니스 플랫폼으로 넓어진다. 기술 공급기업과 AI 도입을 검토하는 수요기업을 연결하는 비즈니스 매칭 라운지, AI 스타트업 밋업데이, B2B 테크투어 등이 함께 운영된다. 전시장에서 기술을 소개하는 데 그치지 않고 실제 도입 상담과 협업, 투자, 판로 개척으로 이어질 수 있도록 하겠다는 취지다. AI 서밋과 퓨처테크 컨퍼런스, 퀀텀포럼, 사이버보안 컨퍼런스, AI 융합 인재개발 포럼 등 분야별 프로그램도 행사 기간 이어진다. 마지막 날에는 실제 산업 현장에서 구현된 AI 사례를 집중적으로 소개하는 AIR 쇼케이스가 열릴 예정이다. AI 페스타 26 관계자는 "지난해가 생성형 AI를 통해 국내 AI 산업의 가능성과 기술 저변을 확인한 자리였다면 올해는 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 어떤 문제를 해결하고 어떤 성과를 내는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"며 "에이전틱 AI와 피지컬 AI, 반도체와 인프라를 아우르는 전시와 비즈니스 프로그램을 통해 기술 공급기업과 수요기업이 실질적인 협력 기회를 만들 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.09.22 14:32남혁우 기자

[AI 고속도로] 2년 걸리던 AI 데이터센터, 수개월로…'모듈형' 구축 경쟁 뜬다

인공지능(AI) 인프라 경쟁이 치열해지면서 데이터센터를 짓는 방식도 달라지고 있다. 부지를 확보하고 건물을 지은 뒤 전력·냉각 설비와 서버를 구축하는 기존 방식에서 벗어나 주요 설비를 공장에서 미리 제작해 현장에서 조립하는 모듈형 데이터센터가 새로운 대안으로 떠오르는 모습이다. 22일 업계에 따르면 LG CNS와 KT클라우드, 엘리스그룹 등 국내 AI 인프라 사업자들이 잇달아 모듈형 데이터센터 구축과 기술 개발에 나서고 있다. 모듈형 데이터센터는 전력·냉각·IT 장비 등 주요 시설을 표준화된 형태로 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 건물과 설비를 순차적으로 구축하는 기존 데이터센터와 달리 모듈 제작과 현장 공사를 동시에 진행할 수 있어 통상 2년 안팎인 구축 기간을 수개월 수준까지 줄일 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 필요한 만큼 모듈을 추가해 데이터센터 규모를 단계적으로 늘릴 수 있다는 것도 특징이다. 초기부터 대규모 데이터센터를 완성하는 대신 실제 AI 컴퓨팅 수요에 맞춰 용량을 확대할 수 있어 초기 투자 부담을 낮추고 향후 수요 변화에도 유연하게 대응할 수 있다. 특히 AI 시대에는 구축 속도의 중요성이 더욱 커지고 있다. 엔비디아 등 AI 반도체 업체들이 새로운 그래픽처리장치(GPU)를 빠르게 출시하면서 데이터센터 구축이 길어질수록 처음 설계할 당시 최신이었던 GPU가 실제 가동 시점에는 이전 세대 제품이 될 가능성이 커지기 때문이다. 고가의 AI 가속기를 확보한 뒤 실제 서비스에 투입하기까지 걸리는 시간을 줄여 투자 효율을 높이는 것이 중요해진 셈이다. 국내에선 LG CNS가 올 초 컨테이너 형태의 모듈형 AI 데이터센터인 'AI 박스'를 앞세웠다. AI 박스 하나에 최대 576장의 GPU를 수용할 수 있으며 서버 전력 기준 1.2메가와트(MW) 규모다. 별도 건물을 신축하지 않고 컨테이너형 모듈을 연결해 데이터센터를 구성하기에 기존 데이터센터가 약 2년 걸리는 것과 비교해 약 6개월 만에 구축할 수 있는 것으로 알려졌다. 수십개의 AI 박스를 연결해 대규모 AI 데이터센터로 확장하는 것도 가능하다. LG CNS는 첫 AI 박스를 부산 글로벌 클라우드 데이터센터 부지에 구축하고 향후 약 2만7179㎡ 부지에 50개 안팎의 AI 박스를 집적한 AI 박스 캠퍼스를 조성할 계획이다. LG전자의 냉각수 분배 장치와 항온항습기·냉동기, LG에너지솔루션의 무정전전원장치(UPS)용 배터리 등을 패키지로 구성해 그룹 계열사 기술을 AI 인프라 사업과 연결한다는 전략이다. KT클라우드도 모듈형 AI 데이터센터 기술 개발에 속도를 내고 있다. KT클라우드는 에너지 기업 SGC와 협력해 전력·에너지 인프라와 자사의 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 결합한 차세대 모듈형 기술을 공동 개발 중이다. 표준화된 설계와 병행 공법을 적용해 구축 기간을 줄이고 고객 수요가 늘어날 경우 데이터센터 규모를 빠르게 확장한다는 계획이다. 이는 KT클라우드가 추진하는 전국 AI 데이터센터 확장 전략과도 맞물린다. 회사는 현재 약 200메가와트(MW) 규모인 데이터센터 인프라를 2031년까지 1기가와트(GW) 규모로 확대하고 전국 20여개 거점을 확보한다는 목표다. 데이터센터 구축 단계에는 건축정보모델링(BIM)과 전산유체역학(CFD), 모듈형 기술을 적용하고 주요 설비를 사전 제작하는 방식으로 구축 기간을 단축할 방침이다. 아울러 AI 스타트업 엘리스그룹도 모듈형 AI 데이터센터를 AI 인프라 사업의 핵심 기술로 활용 중이다. 엘리스그룹의 AI PMDC는 전력·냉각·IT 장비와 관제 시스템을 하나의 모듈로 통합해 공장에서 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 시설부터 짓고 서버를 배치하는 기존 방식과 달리 어떤 AI 워크로드와 GPU를 사용할지 먼저 정한 뒤 이에 맞춰 데이터센터 전체를 설계하는 것이 특징이다. 엘리스그룹은 정부의 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업을 통해 엔비디아 B300 GPU 2560장을 4개 모듈형 AI 데이터센터에 각각 640장씩 구축할 계획이다. 직접수랭식(DLC)과 온수·외기 냉각을 적용하고 데이터센터 전력사용효율(PUE) 1.1 수준을 목표로 고집적·고전력 GPU 환경에 맞춰 전력과 네트워크까지 최적화한다는 구상이다. 이 외에도 SK텔레콤이 슈퍼마이크로·슈나이더 일렉트릭과 전력·냉각·IT 인프라를 모듈 단위로 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 프리팹 모듈러 기반 AI 데이터센터 통합 솔루션 개발을 추진 중이다. GS그룹 역시 AI 데이터센터 관련 스타트업 기술을 계열사 사업과 연계하는 과정에서 모듈형 데이터센터 기술의 실제 사업 적용 가능성을 검토하고 있다. 다만 모듈형 데이터센터 확산을 위해 풀어야 할 과제도 남아 있다. 데이터센터 자체를 빠르게 제작할 수 있더라도 대규모 전력 확보와 부지, 인허가 문제까지 해결되는 것은 아니기 때문이다. 현행 건축법상 모듈형 데이터센터의 법적 지위도 명확하지 않아 인허가 과정에서 해석 차이가 발생하고 있다. 실제 내년 3월 AI 데이터센터 특별법 시행을 앞두고 업계에선 모듈형 전기실 등을 건축물이 아닌 설비나 장치로 분류하는 등 제도 개선이 필요하다는 요구가 나오고 있다. 다만 현행 특별법의 위임 범위만으로 시행령에 건축법상 특례를 담기는 어려워 향후 법 개정이나 규제샌드박스 등을 통한 보완이 필요한 상황이다. AI 서버 업계 관계자는 "모듈형 데이터센터가 시장에서 자리 잡으려면 결국 경제성이 중요하다"며 "기존 상용 데이터센터를 임대해 사용하는 것보다 비용과 운영 측면에서 얼마나 효율적인지 입증된다면 관련 수요도 계속 확대될 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 10:36한정호 기자

오케스트로-퓨리오사AI, 국산 NPU 상용화 맞손…공공·금융 시장 공략

오케스트로와 퓨리오사AI가 국산 신경망처리장치(NPU)를 기반으로 한 인공지능(AI) 인프라 상용화에 나선다. 실제 고객 실증을 거쳐 공공·금융·기업 시장에서 공동 사업을 확대한다는 전략이다. 오케스트로 그룹은 퓨리오사AI와 지난 18일 서울 강남구 퓨리오사AI 본사에서 NPU 기반 AI 인프라 및 플랫폼 기술·사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 양사는 올해 초부터 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'와 오케스트로의 AI 인프라 소프트웨어를 연계하는 기술 협력을 진행해왔다. 퓨리오사AI의 NXT RNGD 서버를 오케스트로 AI 인프라 환경에 구축해 호환성과 주요 기능을 검증하고 RNGD 기반 대규모언어모델(LLM)을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 배포·서빙·운영하기 위한 기술을 단계적으로 구현했다. 이를 바탕으로 오케스트로는 기존 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 제공해온 AI 추론 운영 플랫폼 '콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)'의 지원 범위를 RNGD까지 확대했다. 콘체르토 AI는 AI 모델 배포와 서빙, 컴퓨팅 자원 관리, 서비스 모니터링 등을 통합 지원하는 AI 추론 인프라 플랫폼이다. 양사는 NPU 기반 LLM 서빙 환경을 직접 구성해야 하는 부담을 줄이고 NPU에서도 AI 서비스를 구축·운영할 수 있는 환경을 마련했다고 설명했다. GPU와 NPU를 함께 활용하는 이기종 AI 인프라 운영 기술도 강화한다. 콘체르토 AI는 요청 특성과 가속기 자원을 고려해 추론 경로를 구성하는 지능형 라우팅과 토폴로지 기반 스케줄링 기능을 지원한다. 이를 통해 GPU와 NPU 등 서로 다른 AI 가속기를 서비스와 워크로드 특성에 따라 활용할 수 있도록 한다. 향후 모델과 추론 런타임, AI 가속기를 아우르는 통합 운영·모니터링 기술도 고도화할 계획이다. 이번 협약을 계기로 양사는 기술 검증 중심의 협력을 실제 고객 사업으로 확대할 방침이다. 다양한 AI 모델과 워크로드를 대상으로 RNGD 기반 AI 인프라의 성능과 안정성을 검증하고 고객 대상 벤치마크테스트(BMT)와 실증을 진행해 실제 서비스 환경에 적합한 구축·운영 모델을 구체화할 계획이다. 공공·금융·기업 고객의 AI 서비스 요구와 워크로드 특성에 맞춰 RNGD 기반 인프라를 공동 설계·제안하고 BMT와 실증을 실제 구축 사업으로 연결한다는 방침이다. 공동 영업과 마케팅, 기술 지원을 통해 산업별 구축 사례를 확보하고 신규 사업 모델도 발굴한다. 오케스트로의 AI 인프라 풀스택 소프트웨어와의 연계도 확대한다. 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스', 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 '비올라', 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 '오케스트로 CMP', 데브옵스 솔루션 '트럼본' 등을 활용해 AI 인프라 구축부터 플랫폼 운영과 통합 관리까지 지원한다. 양사는 국산 AI 모델과 가속기, AI 인프라 소프트웨어를 결합한 'K-AI 인프라' 생태계 확산에도 협력한다. RNGD와 오케스트로의 AI 인프라 기술을 기반으로 공공·금융·기업의 프라이빗 AI와 소버린 AI 구축 수요를 공략하고 국산 NPU 기반 AI 인프라의 적용 범위를 확대한다는 목표다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "AI가 실제 기업·공공 환경에 확산되면서 AI 가속기의 성능과 전력 효율뿐 아니라 다양한 AI 워크로드를 안정적으로 배포·운영할 수 있는 소프트웨어와 인프라 역량의 중요성이 더욱 커지고 있다"며 "오케스트로의 AI 인프라 소프트웨어 스택과 RNGD를 결합해 대규모 AI 데이터센터와 토큰 팩토리를 최적으로 운영할 수 있는 풀스택 솔루션을 구현하고 공공·금융·기업 고객의 실제 서비스 환경에서 상용 구축을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 "올해 초부터 퓨리오사AI와 긴밀한 기술 협력을 이어오며 NPU에서도 AI 모델을 손쉽게 배포·서빙하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련하고 GPU와 NPU를 아우르는 AI 추론 인프라로 콘체르토 AI의 기술 범위를 확장해 왔다"며 "이번 협약을 계기로 기술 검증을 고객 실증과 사업화로 연결하고 양사 기술 경쟁력을 결합해 공공·금융·기업 시장에서 새로운 AI 인프라 레퍼런스를 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.21 15:05한정호 기자

리벨리온 NPU, SKT 4대 상용 AI 서비스에 채택…'하루 40억 토큰' 처리

국내 인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)가 SK텔레콤의 주요 상용 AI 서비스 4종의 핵심 엔진으로 전면 확대 적용됐다. 국산 AI 반도체가 대규모 트래픽을 실시간으로 감당하는 주류 인프라로 자리 잡았다는 평가가 나온다. 리벨리온은 자사 AI 반도체가 SK텔레콤 대표 서비스 4개의 핵심 기능에 확대 탑재됐다고 21일 밝혔다. 지난해 12월 '에이닷 통화요약' 관계추정 기능에 자체 NPU 서버 '아톰맥스(ATOM-Max)'를 최초 상용 적용한 이후 반년 만에 음성합성, 인공지능 고객센터, 피싱 문자 차단 등으로 적용 범위를 넓혔다. 구체적으로는 지난 6월부터 순차적으로 ▲에이닷 통화요약 '한 줄 요약' ▲에이닷 '스트리밍 음성합성(TTS)' ▲AI 고객센터(AICC) '상담 후처리 및 검색 시스템' ▲스캠뱅가드 '미끼문자 탐지' 등 4대 서비스에 리벨리온 NPU가 도입됐다. 현재 리벨리온 인프라가 처리하는 트래픽은 하루 약 1,400만 건, AI 모델이 연산하는 최소 단위인 토큰 기준으로는 일 40억 개를 웃돈다. 이는 글로벌 빅테크의 대규모 상용 서비스에 버금가는 수준이다. 특히 저지연·고성능 연산력을 기반으로 텍스트 생성과 동시에 문장 단위로 음성을 즉시 합성하는 에이닷 스트리밍 TTS를 지연 없이 구동해 매끄러운 대화 경험을 제공한다. 또 글로벌 표준 배포 환경을 지원해 스캠뱅가드가 서비스 중단 없이 신종·변종 사기 탐지 모델을 즉시 업데이트할 수 있도록 뒷받침한다. SK텔레콤은 NPU 수십 대와 가속 카드 수백 장을 연동한 'NPU 팜(Farm)'을 구축하고 사내 여러 서비스가 자원을 공유하는 풀(Pool) 방식을 도입했다. 서비스 워크로드에 맞춰 GPU와 NPU를 유연하게 재배치함으로써 전사 컴퓨팅 인프라 비용을 대폭 낮췄다. 박성현 리벨리온 대표는 “국민이 매일 쓰는 대규모 서비스 4개가 리벨리온 인프라 위에서 원활하게 가동되며 국산 NPU의 신뢰성을 입증했다”며 “상용 운영 실적을 발판 삼아 금융·통신·공공 등 국내외 AI 시장 공략을 가속화하겠다”고 말했다. 박병관 SK텔레콤 코어플랫폼담당은 "AI 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 GPU뿐만 아니라 리벨리온의 NPU를 적극 도입하여 활용하고 있다. AI 서비스 태스크별 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 선별적으로 활용 및 재배치해 전사 AI 자원 활용의 효율성을 높였다”며, “앞으로도 NPU팜을 확대하여 국산 NPU 반도체 활용 시너지를 극대화하고, 사내외 AI 컴퓨팅 수요에 기민하게 대응할 예정이다”라고 전했다.

2026.09.21 09:22전화평 기자

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